🌐 Mapas bivariados: dos variables en un solo mapa
Los mapas bivariados permiten visualizar simultáneamente las dos variables analizadas dentro de un mismo espacio geográfico mediante la combinación de colores que indican la intensidad con respecto a la variable en cuestión.
Este tipo de mapas es muy útil para detectar patrones de interacción. Podríamos encontrar, por ejemplo, áreas con una alta densidad de población y baja cobertura forestal o áreas con altos ingresos emparejados con altos niveles de contaminación.
De este modo, los mapas bivariados permiten interpretar relaciones espaciales complejas que de otro modo requerirían el tedioso estudio de muchos mapas individuales.
🔎 Ejemplo: Clima de Costa Rica
En este ejemplo se combinan dos variables climáticas clave: la temperatura media anual (eje horizontal de la paleta de colores) y la precipitación anual (eje vertical).
Cada color es el resultado de la mezcla de ambas variables, mostrando de un vistazo cómo se distribuyen distintas condiciones climáticas en el territorio.
Así, es posible identificar gradientes de clima y contrastes espaciales que serían más difíciles de interpretar usando mapas separados.
En el mapa de ejemplo, se observa que la llanura del Caribe destaca como la zona con mayor temperatura y precipitación, mientras que varias áreas de alta montaña en la Cordillera de Talamanca aparecen con menor temperatura y menor precipitación anual.
Este contraste ilustra cómo los mapas bivariados permiten identificar rápidamente patrones climáticos regionales, mostrando en un solo vistazo la interacción entre dos variables clave: temperatura y lluvia.
Para este artículo usé R version 4.5.1 (R Core Team 2025) y los siguientes paquetes de R: tidyverse v. 2.0.0 (Wickham et al. 2019), sf v 1.0.21 (Pebesma 2018), terra v 1.8-60 (Hijmans 2025), crgeo v 1.0.0 (Spínola 2023), biscale v 1.0.0 (Prener, Grossenbacher, y Zehr 2025)
Referencias
Cómo citar
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author = {Spínola, Manuel},
title = {Mapas Bivariados},
date = {2025-09-01},
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